我有一个在mapreduce中做的小项目，因为我是新手，所以我遇到了很多困难，所以希望得到帮助。在这个项目中，我有一个包含站点和标签的文件(每个站点有10个标签)，我想通过共享标签为每个站点找到类似的站点。因此，例如3个站点，这是我的数据集site1tag1site1tag2site1tag3site1tag4site1tag5site2tag1site2tag2site2tag3site2tag11site2tag12site3tag1site3tag11site3tag13site3tag14site3tag15(对于这个例子，我只为每个站点制作了5个)。我想做的是做一个mapre

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭5年前。Improvethisquestion我需要一些关于如何使用ClouderaDocker容器运行MapReduce程序/作业的帮助。我正在使用Linux(ElementaryOS)高配置。笔记本电脑(24GB内存，i7处理器)。我能够安装Clouderadocker镜像，运行它并毫无问题地执行以下操作:1.看到#提示符并运行HDFS命令(hadoopfs-ls)，尽管它没有返回任何内容。2.可以访问Hue

我正在使用Cloudera来实现mapreduce作业。我的输入是一个json，看起来像这样:{"reviewerID":"A2PUSR7ROG0Z6T","asin":"9742356831","reviewerName":"TerryBisgrove\"Mr.E.Man\"","helpful":[2,2],"reviewText":"IlikeotherstylesofMaePloycurrypaste,butthegreenjustdoesn'tworkforme.Overwhelminggarlic,noheat,andverybland.Iwouldnotpurchaset

我是Hadoop和Hbase的新手。我想知道编写普通java程序和MapReduce程序(用java编写)之间的区别，当两者都对HBase表中的相同数据执行相同的任务时。我知道PigScripts和HiveQueries将转换为MapReduce程序，并将处理HDFS上的数据。甚至HBase也将数据存储在Datanode上。那么普通的java程序是否会转换为mapperredcucer任务并以批处理的方式处理来自datanode的数据，还是线性地处理数据？请告诉我，普通Java程序如何在HBase表上处理数据？提前致谢!!! 最佳答案

我们目前正在尝试使用mapreduce作业和titan依赖项将一些文件从HDFS批量加载到titan。但是，一旦map作业开始时找不到tinkerpop类，我们就会遇到问题。这是错误:java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.Vertex我在某处读到Titan1.0.0仅与Tinkerpop3.0.1-incubating兼容，因此这就是我们的依赖项版本。查看我们的pom.xml和代码可能会有所帮助pom.xml:4.0.0replacementIDreplacementID0.0.1

引用这个页面，我和他有类似的问题。我需要提供一个map和reduce方法来计算字长(1到n)的频率。referencelinks我已经尝试了答案的方法来实现这个。importjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;imp

我在ubuntu上安装了单节点集群。我正在尝试执行wordcount程序。我已经创建了jar文件。但是当我要执行这个命令时:hadoopjar'/home/hduser/Desktop/TutorialFolder/firstTutorial.jar'WordCount/home/hduser/Desktop/TutorialFolder/input_data/TutorialFolder/Output出现以下错误:Exceptioninthread"main"org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.InvalidInputException:Inp

我正在使用AWSEMR运行mapreduce作业。我的输入集包含100万个文件，每个文件大约15KB。由于输入文件非常小，因此这将导致大量的映射器。因此，我将s3block大小更改为20KB并使用了5个r3.2xlarge实例，但运行的并发任务数仍然只有30个。在减小块大小甚至减小块大小之后，作业现在不应该运行更多数量的并发映射器吗，每个映射器占用的内存仍然相同吗？如何限制每个映射器的内存使用或增加并发映射器任务的数量？当前预计完成时间为100小时，将这些文件合并为数量较少的较大文件(如400MB文件)会增加处理时间吗？ 最佳答案

我正在尝试在MapReduce中编写序列文件。我用java成功地做到了，但我不确定如何用python做到这一点。谢谢! 最佳答案 Hadoop接受Streaming命令选项-outputformat。要将输出文件生成为序列文件，请使用-outputformatSequenceFileOutputFormat。例如:$HADOOP_HOME/bin/hadoopjar$HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar\-inputmyInputDirs\-outputmyOutputDir\-outputformato

当我尝试对数据进行sqoop并在查询中使用时--mapreduce-name无论是在自由格式查询还是在正常导入中，sqoop都给出了jar的通用名称，即QueryResult.jar对于Sqoop导入的自由格式查询，它给出了表名作为默认的jar。为什么--mapreduce-name没有反射(reflect)出来。谁能帮我解决这个问题。 最佳答案 使用-Dmapred.job.name=customJobName设置Sqoop启动的MR作业的名称。ifnotspecified,thenamedefaultstothejarnamef